14样本与统计量、数据的简单处理
样本异常值的判断与处理
样本异常值的判断与处理一、异常值的定义异常值是指在数据集中存在一些明显偏离其它数据点的数据，这些数据点与大多数数据点的数值差异较大，看起来像是随机误差或错误的数据。
异常值可能是由于测量误差、错误的数据输入、极端值或真实的离群值等原因引起的。
二、异常值的检测方法1.肉眼观察法：对于小规模的数据集，可以通过观察散点图或箱线图等图形来识别异常值。
在散点图中，异常值通常远离其它数据点；在箱线图中，异常值通常位于箱体之外。
2.统计检验法：统计检验法是通过计算统计量来判断数据点是否为异常值。
常用的统计量包括Z分数（Z-score）、IQR（四分位数范围）和Grubbs' test等。
3.机器学习方法：一些机器学习算法也可以用于检测异常值。
例如，孤立森林（Isolation Forest）是一种基于树结构的算法，可以根据数据点的深度和异常分数来判断异常值。
三、异常值的处理方式1.删除法：对于一些明显的异常值，最简单的处理方式是直接将其删除。
删除法适用于数据量不大且异常值较少的情况。
2.插值法：对于一些离群但并非极端的异常值，可以采用插值法进行处理。
插值法是通过估计异常值周围数据点的分布，用附近的正常数据点来替换异常值。
常用的插值方法包括线性插值、多项式插值和样条插值等。
3.修正法：对于一些极端但并非离群的异常值，可以采用修正法进行处理。
修正法是通过调整数据分布的均值或中位数等统计量来减小极端值的影响。
常用的修正方法包括Box-Cox变换、对数变换和幂变换等。
4.稳健统计法：稳健统计法是一种处理异常值的常用方法，它通过对数据进行加权平均或使用其它稳健性指标来减小异常值的影响。
稳健统计法可以有效地处理一些极端值，但对于离群值可能效果不佳。
常用的稳健统计方法包括中位数、截尾均值和众数等。
人教版七年级数学(下册)第十章-数据的收集、整理与总结教案
人教版七年级数学(下册)第十章-数据的收
集、整理与总结教案
教学目标
1. 理解数据的概念和数据在日常生活中的作用。
2. 掌握数据的收集方法，包括观察法、实验法和调查法。
3. 学会整理数据的方法，包括制作频数表、制作条形统计图和
折线统计图。
4. 能够运用所学知识对数据进行分析和总结。
教学准备
1. 教材：人教版七年级数学(下册)第十章教材。
2. 教具：白板、黑板、多媒体课件、绘图工具。
教学过程
1. 导入：通过实例引入数据的概念和作用，激发学生的研究兴趣。
2. 授课：介绍数据的收集方法，包括观察法、实验法和调查法，并进行详细讲解和示范。
3. 练：分组进行实践操作，让学生亲自收集数据，并使用合适
的方法整理和表达数据。
4. 深化：引导学生分析和总结所收集的数据，提出问题并讨论。
5. 归纳：对本节课所学内容进行归纳总结，强化学生对数据收集、整理和总结方法的理解。
6. 作业：布置相应的练题和作业，巩固所学知识。
教学评价
1. 观察学生在课堂上的表现和参与程度。
2. 检查学生的作业完成情况和答案正确率。
3. 进行小组或个别评价，关注学生的理解深度和解决问题的能力。
教学活动设计合理，有助于学生对数据的收集、整理和总结方
法有更深入的认识。
【2024版】概率论与数理统计(数理统计的基本概念)
X
2 n
)
D(
X
2 1
)
D(
X
2 2
)
D(
X
2 n
)
nD (
X
2 i
)
n{ E (
X
4 i
)
[E(
X
2 i
)]2
}
n
x4
1
2
e
x2 2
dx
12
n3
1
2n
23
若 2 ~ 2(n) 分布函数为F ( x)
,0 1 若F ( x) P{ 2 x}
则其解称为 2 分布 的 分位数(临界值)
0.15 00.1.155
000.1..11
N(0,1)
n=10 n=10 nn==33
n增大
000.0..00555
nnn===111
000
-5--55
-4--44
-3-3
-2-2
-1-1
00
11
22
33
444
555
t 分布的密度曲线关于y轴对称 随着n的增大, t 分布的密度曲线越陡
n 时，t 分布趋于标准正态分布N (0,1)
后,还要对数据进行加工和提炼,将样本的有关 信息,利用数学的工具进行加工.
引入统计量的概念
12
定义 设( X1, X 2 ,, X n )为来自总体X的一个样本,
若n元函数f ( X1, X 2 ,, X n )不含任何未知参数,
则
称f
(
X
1
,
X
2
,,
X
n
)为X
1
,
X
2
数据的搜集与整理讲解
第二章、数据的搜集与整理统计工作总是从收集资料开始的，但由于生产和实践过程中收集到的资料和数据往往是分散的，而且从表面上看不出有什么规律性，也不能说明任何问题，必须经过整理和归纳后，这一批数据所遵循的规律才能显露出来，方可得出有意义的统计结论。
数据的收集数据的整理数据的收集从理论上讲，进行大量观测、试验，就可以清楚地掌握随机现象的统计规律。
但有时大量试验客观上是不允许的（如破坏性试验），这时只能得到有限的，甚至是很少的数据，以什么样的方式收集资料更为有效？——抽样抽样例子：国家医护协会对于医护专业未来护士的缺乏十分关注。
为了了解现阶段护士们对于工作的满意程度，该协会发起了一向对全国的医院护士的调查研究。
作为研究的一部分，一个由50名护士组成的小组被要求写出她们对工作、工资和升职机会的满意程度（见表一）几个概念总体（population）：全国的医院护士---研究对象的全体/或研究对象的某项数量指标X的值的全体。
一般用X表示。
样本(sample)：被抽到的这50名护士--总体中抽出若干个体所组成的集合。
一般用XX2…X n表示一个样本容量为n1的样本。
抽样的目的！1. 总体？全体医护人员对工作的满意度 3. 这50 名护士对工作的满意度资料2. 样本！ 被抽到的50名 护士4. 将样本的结论推广到总体上抽样抽样调查的应用抽样方法抽样方法的优点抽样调查中应当注意的问题抽样方法的优点费用较低速度较快应用范围较广准确度较高费用较低如果数据是从总体的一个很小的部分取得，那么他的费用就比普查小。
在美国，政府说进行的最重要的经常性调查，使用的样本在105,000人左右，或者说大约从1240人中抽取一个人。
在市场研究中，可能只要对几千人的样本进行调查。
速度较快收集和综合样本资料要比收集和综合全面调查的资料更快些。
在迫切需要有关的信息时，考虑这一点是极为重要的。
应用范围较广就能取得的信息的种类来说，抽样调查可以发挥作用的范围更为宽广，而且具有更大的灵活性。
统计学统计数据预处理
统计学统计数据预处理
统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。
而在进行统计数据预处理时，我们需要对原始数据进行清洗和转换，以确保数据的准确性和可用性。
数据清洗是预处理的必要步骤之一。
在这个过程中，我们需要检查数据是否存在缺失值、异常值或重复值。
对于缺失值，我们可以选择删除或填充，具体取决于数据的重要性和缺失值的数量。
对于异常值，我们可以根据数据的分布特征和常识判断是否需要删除或进行修正。
重复值可以简单地删除，以避免对结果产生重复影响。
数据转换是为了改变数据的形式或表示，以便更好地满足分析的需求。
常见的数据转换包括标准化、归一化、离散化等。
标准化可以将数据转换为均值为0、标准差为1的标准正态分布，以便比较不同变量之间的差异。
归一化可以将数据转换为0到1之间的范围，使得不同变量具有可比性。
离散化可以将连续变量转换为离散变量，以便进行分类或分组分析。
数据预处理还包括特征选择和特征构造。
特征选择是从原始数据中选择最相关或最具代表性的特征，以减少数据维度和提高模型的效果。
特征构造是根据已有特征创建新的特征，以提取更多的信息或改进模型的性能。
这些步骤可以根据具体问题和数据的特点进行选择和调整。
总结起来，统计数据预处理是为了清洗、转换和优化原始数据，以便更好地支持后续的统计分析和建模工作。
通过合理的预处理，我们可以提高数据的质量和可信度，从而得到更准确、可靠的分析结果。
概率论与数理统计课件第5章-PPT精品文档
PX Q 0 . 5 2
1
第三四分位数Q3： PX Q 0 . 7 5 3
例1
为对某小麦杂交组合F2代的株高X进行研究，抽
取容量为100的样本，测试的原始数据记录如下(单位： 厘米)，试根据以上数据，画出它的频率直方图，求随
机变量X的分布状况。
87 99 86 87 84 85 96 90 103 88 91 94 94 91 88 109 83 89 111 98 102 92 82 80 91 84 88 91 110 99 86 94 83 80 91 85 73 98 89 102 99 81 80 87 95 70 97 104 88 102 69 94 95 92 92 90 94 75 91 95 102 76 104 98 83 94 90 96 80 80 90 92 105 92 92 90 94 97 86 91 95 94 88 96 80 94 92 91 77 83
样本方差( X X i n 1i 1
几个常用的统计量
设 (X ,X , 1 2 是总体 X 的一个样本， ,X n) 样本均方差或标准差
2 1 n S X i X n 1i 1
它们的观测值用相应的小写字母表示.反映总 体X取值的平均，或反映总体X取值的离散程度。
几个常用的统计量
设 (X ,X , 1 2 是总体 X 的一个样本， ,X n)
子样的K阶（原点）矩
1 n k Ak X i n i 1
子样的K阶中心矩
1 B k X i X n i1
n
k
数据的简单处理
为了研究随机现象，首要的工作是收集原始数据. 一般通过抽样调查或试验得到的数据往往是杂乱无章
统计学(第五版)贾俊平_课后思考题和练习题答案(最终完整版)
第一部分 思考题
第一章思考题 1.1 什么是统计学 统计学是关于数据的一门学科，它收集，处理，分析，解释来自各个领域的数据并从中得 出结论。 1.2 解释描述统计和推断统计 描述统计；它研究的是数据收集，处理，汇总，图表描述，概括与分析等统计方法。 推断统计；它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。 1.3 统计学的类型和不同类型的特点 统计数据；按所采用的计量尺度不同分； （定性数据）分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果， 数据表现为类别，用文字来表述； （定性数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。它也是有类别的，但这 些类别是有序的。 （定量数据）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。 统计数据；按统计数据都收集方法分； 观测数据：是通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件 下得到的。 实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。 统计数据；按被描述的现象与实践的关系分； 截面数据：在相同或相似的时间点收集到的数据，也叫静态数据。 时间序列数据：按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况，也叫动态数据。 1.4 解释分类数据，顺序数据和数值型数据 答案同 1.3 1.5 举例说明总体，样本，参数，统计量，变量这几个概念 对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百 个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的 数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是 统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。 1.6 变量的分类 变量可以分为分类变量，顺序变量，数值型变量。 变量也可以分为随机变量和非随机变量。经验变量和理论变量。 1.7 举例说明离散型变量和连续性变量 离散型变量，只能取有限个值，取值以整数位断开，比如“企业数” 连续型变量，取之连续不断，不能一一列举，比如“温度” 。 1.8 统计应用实例 人口普查，商场的名意调查等。 1.9 统计应用的领域 经济分析和政府分析还有物理，生物等等各个领域。
【2024版】食品实验数据处理与分析-第四章
可编辑修改精选全文完整版一、单个样本平均数的u 检验 1. u 检验u 检验（u -test ），就是在假设检验中利用标准正态分布来进行统计量的概率计算的检验方法。
Excel 中统计函数（Ztest ）。
有两种情况的资料可以用u 检验方法进行分析：✓ 样本资料服从正态分布 N （μ,σ2）,并且总体方差σ2已知；✓ 总体方差虽然未知，但样本平均数来自于大样本（n ≥30）。
【例4-1】某罐头厂生产肉类罐头，其自动装罐机在正常工作时每罐净重服从正态分布N （500，64）（单位，g ）。
某日随机抽查10瓶罐头，得净重为：505，512，497，493，508，515，502，495，490，510。
问装罐机当日工作是否正常？（1） 提出假设无效假设H 0：μ＝μ0＝500g ，即当日装罐机每罐平均净重与正常工作状态下的标准净重一样。
备择假设H A ：μ≠μ0，即罐装机工作不正常。
（2）确定显著水平α＝0.05（两尾概率）（3）构造统计量，并计算样本统计量值样本平均数：均数标准误：统计量u 值：（4）统计推断 由显著水平α＝0.05，查附表，得临界值u 0.05＝1.96概率P>0.05,故不能否定H 0 ，所以，当日装罐机工作正常。
2.t 检验 t 检验（t -test ）是利用t 分布来进行统计量的概率计算的假设检验方法。
它主要应用于总体方差未知时的小样本资料（n<30）。
其中， 为样本平均数，为样本标准差，n 为样本容量。
[例4-2]用山楂加工果冻，传统工艺平均每100g 加工500g 果冻，采用新工艺后，测定了16次，得知每100g 山楂可出果冻平均为520g ，标准差12g 。
问新工艺与老工艺在每100g 加工果冻的量上有无显著差异？（1）提出无效假设与备择假设 ，即新老工艺没有差异。
，即新老工艺有差异。
（2）确定显著水平 α＝0.01（3=520g所以（4）查临界t 值，作出统计推断 由df =15，查t 值表（附表3）得t 0.01（15）=2.947，因为|t |>t 0.01， P <0.01， 故应否定H 0，接受H A ， 表明新老工艺的每100g 加工出的果冻量差异极显著。
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组中点值分别为：65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, 100
一般遵循“上限不在内”的原则
（解决实际问题时，也有出现开口组的情形）
样本的方差
sX2
sY2 125.7 0.0126 10000 10000
样本的标准差 sX 0.0126 0.1122
数据的简单处理可利用MINITAB软件操作完成。
输入数据
平均数 中位数 众数 标准差 标准误 n
频数 频率 累计频数 累计频率
频数 频率 累计频数 累计频率
例1 从某班抽取10个男同学，测其身高如下（单位cm）：
175.5, 172, 168, 173, 172.5, 169, 169.5, 178, 171.5, 172.
试计算此样本的均值和方差。
解：记题目所给数据为 xi i 1, 2,...10, 令 yi xi 172
则 yi 的数值分别为：3.5, 0, -4, 1, 0.5, -3, -2.5, 6, -0.5, 0.
统计量
当我们不能完全掌握某一总体的分布函数时，只要掌握 了总体的某些数字特征（总体参数），就可基本上确定该总 体的分布，当总体参数也未知时，就只能依据样本对未知数 进行推断。通常我们利用样本构造出某种函数作为推断的基 础。这就是所谓的统计量。
统计量——
样本 X1, X2,......Xn 对应的不含未知参数的实值函数， 记作：f X1, X2,......Xn . 它本身也是一随机变量。它的分布
（2）计算组距（一般采用等距分组，也可据实际情况分组）
组距等于比极差（原始数据中的最大值M与最小值m
之差）除以组数 k 略大的测量单位的整数倍。
如：M m 100 65 4.375 5 则取组距为 5。
8
8
数据整理（分组）——
（3）确定组限和组中点值 一般地，组的上限与下限应比数据多一位小数。这样可
y 1 3.5 0 4 1 0.5 3 2.5 6 0.5 0 0.1
10
sY2
1 9
3.5 0.12
......
0
0.12
8.99
所以样本的均值 x y 172 172.1
样本的方差
sX2
s2 Y 172
sY2
8.99
例2 设从总体中抽取一组观察值为 0.98, 1.01, 0.99, 1.11, 0.8. 试计算此样本的均值和标准差。
标准误——
n
数据的简单处理
计算样本的特征数（统计量）——
常用的描述分散程度的特征数——
四分位差Qd——满足
Qd
Q3 Q1 2
其中：
Q1为第 1 四分位数——满足 PX Q1 0.25
即当数据按大小顺序排列后排在第一个四分之一位的数。
Q3为第 3 四分位数——满足 PX Q3 0.75
计算样本均值和方差时，可利用均值和方差的性质 将数据化简后再运算。
要把每一小组的频率用一小矩形的面积去表示，方法是： 以样本值为横坐标，频率/组距为纵坐标，以分组区间为 底，以频率/组距为高作一系列矩形。
频率直方图示意图：
数据的简单处理
计算样本的特征数（统计量）——
常用的描述集中趋势的特征数——
样本均值——
X
1 n
n i 1
Xi
中位数——数据按大小顺序排列后位于中间位置的那个数。
样本（子样）容量——
样本中所含的个体的数目。
总体与样本
为保证抽取出来的样本能够反映出总体的性质，要求 样本具有代表性，即每个 Xi 与 X 同分布；还要求具有独
立性，即 X1, X 2 ,......X n 是相互独立的。满足以上条件
的样本（子样）称作简单随机样本（子样）。
要获得简单随机样本（子样），对有限总体， 应作有放回的随机抽样，对无限总体或总体相当大 时，也可作无放回的随机抽样。
解：记题目所给数据为 xi i 1, 2,...5, 令 yi 102 xi 98
则 yi 的数值分别为：0, 3, 1, 13, -18.
y 1 0 3 113 18 0.2
5
sY2
1 4
0 0.22
......
18
0.22
125.7
所以样本的均值Leabharlann xy 98 100
y 98 0.978 100
前言
数理统计是应用广泛的一个数学分支， 它以概率论为理论基础，研究如何合理地获 得数据资料，建立有效的数学方法，根据所 获得的数据资料，来研究随机现象的规律性， 对研究对象的性质作出合理的估计和判断。
在这个课程里，我们学习数理统计学的 初步，主要讲述估计与检验等原理，线性回 归与方差分析等统计方法。
保证每组所含的原绐数据不重叠。（可据实际问题另作要求）
设现有 50 个原始数据（均是整数），决定分作 8 个小组， 数据中的最大值是 100，最小值是 65 ，
则组距 100 65 4.375 5 组距 组数 840 100 65 35
取 a 62.5 m, b 102.5 M 得分组如下：
众数——样本中出现次数最多的那个数。
样本几何均值—— X g n X1X2...Xn
数据的简单处理
计算样本的特征数（统计量）——
常用的描述分散程度的特征数——
样本方差—— S 2 1 n n 1 i1
Xi X
2
样本标准差—— S
1n n 1 i1
Xi X
2
极差（全距）—— R M m
也可在此作图
数据的输入有时在 DOS 状态下较为方便
先点击Session 窗口，然后——
进入了Dos 状态
1n n 1 i1
2
Xi X
通常作为总体 X 的标准差（均方差）的一个估计值。
数据的简单处理
数据整理（分组）——
（1）根据样本容量 n 确定分组数 k
一般地， 当 30 n 40 时， 5 k 6 当 40 n 60 时， 6 k 8 当 60 n 100 时，8 k 10 当 100 n 500 时，10 k 20
数据的简单处理
数据整理（分组）——
（4）计算各组频数和频率，作频数和频率分布表
频数 fi 指落在第 i 组的数据个数，频率为频数与总数据量
之比：wi
fi n
（5）作频率直方图
要把每一小组的频率用一小矩形的面积去表示，方法是：
以样本值为横坐标，频率/组距为纵坐标，以分组区间为 底，以频率/组距为高作一系列矩形。
总体与样本
样本（子样）——
从总体中随机抽取出来的部分个体作成的集合。记为：
X1, X2,......Xn
注意到这里每个 Xi 因随机抽取而随机取值，所以也是 随机变量。抽样完成后得到的确切结果：
x1, x2,......xn 是n 维随机变量 X1, X2,......Xn 的一个观
察值。称为样本值或子样观察值。
称作抽样分布。
常用统计量
设 X1, X2,......Xn 是随机变量 X 的一个样本。
样本均值——
1n X n i1 X i
通常作为总体 X 的均值的一个估计值。
样本方差——
S2
1n n 1 i1
Xi X
2
估计量的 无偏性
通常作为总体 X 的方差的一个估计值。
样本标准差（均方差）—— S